tensorflow圖像裁剪進行數(shù)據(jù)增強操作

更新時間：2020年06月30日 14:57:57 作者：yeler082

這篇文章主要介紹了tensorflow圖像裁剪進行數(shù)據(jù)增強操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧~

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
'''
@author: lele Ye
@contact: 1750112338@qq.com
@software: pycharm 2018.2
@file: 13mnist.py
@time: 2018/12/17 10:23
@desc:
'''
import tensorflow as tf
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt
import random
 
# 讀取圖像可任意大小
filenames = ['./tianchi.jpg']
# 創(chuàng)建文件讀取隊列
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
# 一個閱讀器，讀取整個文件，返回文件名稱key,以及文件中所有的內(nèi)容value
reader = tf.WholeFileReader()
# Returns the next record (key, value) pair produced by a reader
key, value = reader.read(filename_queue)
images = tf.image.decode_jpeg(value) # tf.image.decode_png(value)
target_width = target_height = 224
 
# 裁切圖片
with tf.Session() as sess:
  # Coordinator的使用，用于多線程的協(xié)調(diào)
  coord = tf.train.Coordinator()
  # 啟動所有g(shù)raph收集到的隊列運行器(queuerunners)
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
  height,width,channels = sess.run(tf.shape(images))
  offset_height = random.randint(0,height-target_height)
  offset_width = random.randint(0,width-target_width)
  reshapeimg = tf.image.crop_to_bounding_box(images, offset_height=offset_height, offset_width=offset_width,
                        target_height=target_height,target_width=target_width)
  print(type(reshapeimg)) # <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
  reimg1 = reshapeimg.eval() # reimg1的類型是<class 'numpy.ndarray'>
  scipy.misc.imsave('./crop.jpg', reimg1)
  plt.imshow(reimg1)
  plt.axis("off")
  plt.show()
  # 請求線程結(jié)束
  coord.request_stop()
  # 等待線程終止
  coord.join(threads)

原始圖像480x320x3：

裁剪后224x224x3：

補充知識：Tensorflow 圖像增強（ImageDataGenerator）

當我們訓練一個較為復雜的網(wǎng)絡(luò)，并且我們的訓練數(shù)據(jù)集有限時，網(wǎng)絡(luò)十分容易陷入過擬合的狀態(tài)。

解決這個問題的一個可能的有效方法是：進行數(shù)據(jù)增強，即通過已有的有限的數(shù)據(jù)集，通過圖像處理等方法（旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放…），獲得更多的，類似的，多樣化的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)增強處理，不會占用更多的存儲空間，即在數(shù)據(jù)增強過程中，原始的數(shù)據(jù)不會被修改，所有的處理過程都是在內(nèi)存中即時（on-the-fly）的處理。

注意：

數(shù)據(jù)增強不一定是萬能藥（雖然數(shù)據(jù)多了），數(shù)據(jù)增強提高了原始數(shù)據(jù)的隨機性，但是若測試集或應(yīng)用場景并不具有這樣的隨機性，那么它將不會起到作用，還會增加訓練所需的時間。

使用方法：

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, #數(shù)據(jù)值除以255，[0-255] ->[0,1]
    shear_range=0.2, #剪切強度（逆時針方向的剪切角度，以度為單位）
    zoom_range=0.2, #隨機縮放范圍
    horizontal_flip=True) #水平翻轉(zhuǎn)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'data/validation',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='binary')

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=2000,
    epochs=50,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=800)

以上這篇tensorflow圖像裁剪進行數(shù)據(jù)增強操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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